Fonction aléatoire stationnaire d'ordre 2
En géostatistique, une fonction aléatoire stationnaire d'ordre 2 (abrégée en FASt-2) est une fonction aléatoire Z sur un espace S telle que :
- sa moyenne est constante : Ex[Z(x)] = m
- sa covariance est invariante par translation, fonction du seul vecteur distance h entre les deux points : Cov[Z(x),Z(x+h)]=C(h)
Le processus est dit centré si sa moyenne est nulle en tout point
.
Les espérance et variance d'une combinaison linéaire s'expriment simplement :
Propriétés
- La covariance de covariance stationnaire C doit être semi-définie positive :
- Usuellement, la covariance tend vers 0 à l'infini.
- En corollaire, la variance de Z est constante : Var[Z(x)] = C(0).
- On définit le corrélogramme ρ(h) = C(h)⁄C(0), coefficient de corrélation entre Z(x) et Z(x+h).
- Une fonction aléatoire stationnaire d'ordre 2 est également intrinsèque.
- ∀ h, C(h)≤C(0)
- La propriété est conservée par linéarité : soit A: ℝd→ℝd linéaire, le champ image ZA=(ZA i,i ∈ S est stationnaire de covariance CA(xi)=C(A xi), et CA est définie positive si C l'est et si A est de rang plein.
- Si C est continue à l'origine, elle est uniformément continue partout.
- Si Ci sont des covariances stationnaires, ai ≥ 0, alors :
- La somme finie ∑iCi (i ∈ ⟦1;n⟧) est une covariance stationnaire
- Le produit fini ∏iCi (i ∈ ⟦1;n⟧) est une covariance stationnaire
- La limite limi→∞Ci(h) est une covariance stationnaire si la limite existe pour tout h
- Si Cu, u∈U⊆ℝk sont des covariances stationnaires, μ une mesure positive sur ℝk telle que Cμ(h)=∫U Cu(h) μ(du) existe pour tout h, alors Cμ est une covariance stationnaire.
Champ stationnaire au second ordre sur ℤd
Soit X un champ réel sur ℝd, centré et stationnaire au second ordre. On le suppose connu sur Dn = ⟦1 ; n⟧d. Prenons la covariance empirique à une distance k ∈ ℤd : Les effets de bords augmentent avec d : la proportion de points au bord de Dn est en d⁄n. L'effet de bord est sans conséquence sur le biais asymptotique sur ℤ, il est significatif sur ℤ2 et dominant sur ℤd, d ≥ 3. Pour éliminer ce biais et conserver une covariance empirique semi-définie positive, on procède au rabotage de données, par un rabot w : [0 ; 1]→[0 ; 1], C2, croissant, w(0) = 0, w(1) = 1.
Voir aussi
- champ du second ordre (ou processus du second ordre), cas général où la moyenne est fonction du lieu.